题目 给你一个 rows x cols 的屏幕和一个用 非空 的单词列表组成的句子，请你计算出给定句子可以在屏幕上完整显示的次数。 注意： 一个单词不能拆分成两行。...单词在句子中的顺序必须保持不变。 在一行中 的两个连续单词必须用一个空格符分隔。 句子中的单词总量不会超过 100。 每个单词的长度大于 0 且不会超过 10。...示例 2： 输入： rows = 3, cols = 6, 句子 sentence = ["a", "bcd", "e"] 输出： 2 解释： a-bcd- e-a--- bcd-e- 字符 '-'...解题 参考大佬的题解 先看看1行能不能放下完整的句子 然后不能放下完整句子的空位，从 i 单词开始放（i=0…n-1），下一行的开头是哪个单词 class Solution { public:...if(cols >= len)//能放下完整的句子 { ans += cols/(len+1)*rows;//带一个空格能放下几个句子 cols = cols
然后，我们显示了每个子任务的分类头和结果。 以上所有的 3 个编码器都将为给定的句子对产生句子级和标记级的表示。...最后，我们找到了起始和结束得分最大的有效跨度....如 Q1 所述，我们所有的 4 个子任务都以一对对话框和模式描述作为输入，并使用总和的句子对 CLS 表示进行预测。而 NonCat 也需要基于跨度的检测，如问答。...考虑到上一节中显示的 交叉编码器 的最佳性能以及它在 DSTC8 挑战中的受欢迎程度，我们在本节中将其作为我们的模型体系结构。 ...golden rewrites 中出现则表明该实体需要进行 copy，用 1 表示；而如果未在 golden rewrites 中出现则不应该进行 copy，用 - 1 表示； 最后，将这部分目标函数加入到总的目标函数中
首先为每个方面生成离散意见树，设方面词的位置为[b,e]，则首先将方面跨度[b, e]作为根节点，然后分别从跨度[1,b−1]和[e+1, n]构建它的左子节点和右子节点。...关于得分分数的计算，选择将" "作为BERT的输入得到特殊于方面词的句子表达H，然后按照如下计算得分： 其中h是H中方面词部分的平均池化，构建树的这部分包含的参数有三个 以及BERT参数部分...将上面得到的树生成邻接矩阵，经过GCN（可能多层），取最后一层GCN的输出结果的方面词部分以及[CLS]这个token的表达之和作为query，与GCN的输入的初始向量特征（也就是原句子经过句子编码器得到的...实验效果和分析 MAMS 开发集效果 在MAMS数据上和多语言评论数据的结果 SemEval数据集上的效果 和span-based RL作对比 图3a和图3b分别显示了方面术语“scallops...”的induced tree和dependency parse： 图4a和图4b显示了两个情绪极性不同的方面术语的induced tree: aspect 和 opinion word的距离分析：
如果进程所需时间很短，则不需要用到它，因为很可能在用户注意到它之前，它就消失了。 4.3.8 页面控件 页面控件告诉用户当前共打开了多少个视图，还有他们正处在其中哪一个。 ?...页面控件： 包含一系列圆点，圆点的个数代表了当前打开的视图数量（从左到右，这些圆点代表了视图打开的先后顺序） 默认情况下，使用不透明点来标识当前打开的视图，使用半透明点来表示所有其它视图 不支持用户访问不连续的视图...标题不要太长。...如果可以的话，使用句子片段而非完整的句子。一个简洁清晰的状态描述往往比一个完整的句子更容易理解。 尽可能的精炼你的标题文字，让警告框即使没有下面的正文信息也能完全让用户理解。...如果你必须为警告框添加正文文本，请使用一个完整的短句。可能的话，尽量保证句子在1到2行之间。如果句子太长，用户会需要滚动才能看完，这样的体验很糟。使用句子式大写，并在句末加上适当的标点符号。 ?
下图 1 显示了适用于中英文句子的细粒度模型的首层注意力图。可以看到，某些 token 不恰当地出现在句子的其他 token 上。...而在中文句子中，汉字「拍」、「北」和「长」分别对「卖」「京」「市」有高注意力权重，这也是不合适的。 ? 下图 2 显示了中英文相同句子粗粒度模型的首层注意力图。...在英文句子中，单词组成的短语包括「drawing room」、「york minister」和「dog food」，前两个句子中的注意力是恰当的，但最后一个句子则因为不正确的标记化而出现了不恰当的注意力...类似地，我们可以对跨度检测（span detection）任务上的 AMBERT 进行微调，其中细粒度 token 的表示与对应粗粒度 token 的表示实现了级联。...Our BERT (word)通常表现良好，Our BERT (phrase)在跨度检测任务上表现糟糕。 此外，在RACE任务上，AMBERT在所有开发集和测试集的基线中表现最好。
可能的话，使用句子片段。一个简短的，有信息量的陈述比一个完整的句子更易于理解。 尽可能地写一个不用额外添加信息的标题。...比如说，如果你使用一个问题——或者更少的情况下，两个句子——作为警告框标题就不用添加信息了。 不要当你需要传达消极的信息时不要听起来像责问或者审判。...特别地： 如果你一定要提供可选的警告框信息，那就写一个简短、完整的句子。可能的话，保持句子足够简短来在一到两行显示。如果信息太长，它会滚动，给用户一个不好的体验。...如果你添加了太多的按钮到警告框中，会导致警告框滚动，而这是一个不好的用户体验。...NOTE 当警告框显示的时候点击Home键应该退出app。这样做应该等同于点击取消按钮——也就是警告框消失并且操作未执行。 给警告框按钮简短、合乎逻辑的标题。
第二篇主要针对当前语义解释器直接将输入句子转换成逻辑形式的问题，提出使用生成验证框架来决此问题的方法，并且该方法性能比最先进的高出7.93%。...此外，我们还使用它来创建多轮的QA会话，以显示其广泛的适用性。 网络模型介绍 增强动态推理(ReDR)网络架构。 ?...由于一个完成的段落太长,很难专注于在最相关信息下生成一个问题,我们的方法：是首先从文章中选择一个文本跨度作为每个会话转折点，然后在最终解码下一个问题之前，动态的为编码会话历史以及选择的基本理论建模。...现有语义解释器的一个问题是，它们试图直接将输入的句子转换成逻辑形式。由于输出语言随应用程序的不同而不同，它迫使语义解析器从头开始学习几乎所有内容。
任务 参与者逐句大声朗读句子，每个句子都会在计算机屏幕上短暂显示以供朗诵，句子间有几秒的间隔（空白屏）。...电极分布与贡献 a-d代表四名参与者的解剖重建，ECoG电极的位置用彩色圆点表示。每个圆点的面积代表该电极对解码的贡献程度，颜色代表不同脑区。...很明显，如果小批量产出都是以填充为主的话，那么训练将是低效的，这可能发生在一个输入序列比其他输入序列长得多的情况下。为了缓解这种情况，可以尝试把句子分成同样长度的小批量，但我们没有尝试这样做。...这种数量级的降采样对于良好的性能至关重要：没有它，即使对于LSTM( long short-term memory, 长短期网络)单元，输入序列也太长而不能跟随。...对于4名不同的参与者，WER是用于训练的句子组重复次数的函数，也就是每个句子类型的训练标记的数量。MOCHA-1的结果显示为实线(粉色、绿色、棕色)；对图片描述的结果用虚线表示（蓝色，棕色）。
你好，我是zhenguo 这是4月29日，我发布的第一个Python小项目，文本句子基于关键词的KWIC显示，没看到粉丝朋友可以看看下面介绍，知道的，直接跳到文章的求解分析和代码部分。...此小项目描述：输入一系列句子，给定一个给定单词，每个句子中至少会出现一次给定单词。...目标输出，给定单词按照KWIC显示，KWIC显示的基本要求：待查询单词居中，前面pre序列右对齐，后面post序列左对齐，待查询单词前和后长度相等，若输入句子无法满足要求，用空格填充。...输入参数：输入句子sentences, 待查询单词selword, 滑动窗口长度window_len 举例，输入如下六个句子，给定单词secure，输出如下字符串： pre...，我放在另外一个方法中，鉴于代码长度，放在这里文章显示太长了，所以完整代码全部归档到这里： http://www.zglg.work/Python-20-topics/python-project1-
如果您曾经考虑过打字的速度或想要提高您的打字能力，我们为您提供量身定制的解决方案！在此组合的范围内，我们将深入研究一种简单的方法，该方法需要使用Python评估您的打字速度。...如果您发现自己处于编程的初级阶段，或者技术术语让您感到困惑，请不要担心。我们将用通俗易懂的语言，逐步阐明过程，细致地阐述每一个方面。...这个多方面的功能需要两个输入：转录句子所需的时间持续时间，以及该句子中存在的字符总数。...利用记录的时间数据、句子的长度和各种复杂的方程，我们将确定所消耗的时间跨度和由此产生的打字速度。 最后，我们将开始向用户承认我们的劳动成果，以完美的透明度展示。...输出 节目开始时，一个随机的句子将出现在你电子显示器的神圣祭坛上。恳请您从事誊写上述句子的崇高追求，这项工作完成后，将为您带来时间计时的神圣共融，最重要的是，对您的打字速度进行准确评估。
(注：在整个这项工作中，“句子”可以是连续文本的任意跨度，而不是实际的语言句子。“序列”指BERT的输入词块序列，其可以是单个句子或两个句子打包在一起。)...为了生成每个训练输入序列，我们从语料库中采样两个文本跨度，我们将其称为“句子”，即使它们通常比单个句子长得多(但也可以更短)。第一个句子接收A嵌入，第二个句子接收B嵌入。...然后，单词 i 作为答案跨度开始的概率被计算为Ti和S之间的点积(dot product)，跟随着段落中所有单词的softmax： ? 相同公式用于其答案跨度的末端，最大评分范围用作其预测。...如果我们只微调SQuAD(没有TriviaQA)，我们将失去0.1-0.4的F1得分，但仍然大幅超越所有现有系统。...这显示了微调后的MNLI精度，从已经预训练了k步的模型参数开始。x轴是k的值。
其中之一是大小写规一化-所有大写的句子（通常为文档标题）被转换为小写，每个单词中的首字母保持原始状态。这有助于提高下一步检测短语跨度的准确性。...He flew from New York to SFO 转化为： He flew from New York to Sfo 第4步：识别句子中的短语跨度 用一个POS标签来标记输入句子（理想状态下，...例如，imatinib，nilotinib，dasatinib等药物的标记则不会考虑“tinib”这个常见的亚词。...下图中显示了BERT输出的一个带有9个标记的句子（在标记化之后），它是一个9x768矩阵(BERT基模型的维数是768)。...如果用一个独立的句子来确认每个术语在句子中的实体预测，如 “术语是一个___”这样的句子， (像“Nonenbury是一个___”这样的句子)，那么发送给MLM模型进行预测的句子数量将是句子中屏蔽术语数量的两倍
紫色圆点代表“编码器1”中的神经网络层，“编码器1”是其工作是理解和解释输入句子（这里是英文）的网络;蓝色点代表“解码器2”中的层，其工作是将这种理解转换成另一种语言（这里是德语）的句子;而彩色的线代表层之间的注意力连接...这些数字被称为派生;他们代表了每个单词在输出句子中要求多少空间。所以如果一个字的派生是2，那么这意味着模型决定在输出中分配两个单词来翻译它。 ?...如果没有像这样的计划（称为潜在变量），并行解码器的任务就像一组翻译器，每个翻译器都必须提供一个输出翻译的单词，但是不能提前告诉对方他们准备说什么。...标有“NAT”的行显示了我们模型的性能，没有我们称之为微调的额外训练步骤; “NAT-FT”包括这些步骤。 “NPD”是指嘈杂的并行解码，这意味着并行地尝试几个不同的派生计划，然后选择最好的一个。...下面以罗马尼亚语为英语的示例显示“噪音并行解码”过程： ? 图4：噪声并行解码的例子。首先，编码器在输出句子中产生几个可能的计划，如中间所示，用于分配空间。
第一篇是FaceBook AI团队基于Transformer提出的一种自适应注意力跨度算法，该算法在Transform的时候能够显著的扩展上下文的跨度。...在字符级语言建模的任务中对本文方法进行了验证，结果显示达到了最先进的性能。 模型介绍 顺序Transform网络 语言建模的目的是为了将概率分配给tokens序列 ? 的问题。 ?...12层模型中每个注意点的自适应跨度 ? 作为输入序列函数的平均动态注意跨度 ?...Ontario （安大略西部大学） Paper: aclweb.org/anthology/P1 Code: None 文章摘要 针对单词序列，完全基于Attention的模型存在两个主要的问题：1、随着句子长度的增长...实验结果 Tree Transform与一些最先进的句子编码器的性能比较. ? 位置编码的影响对比 ? 不同注意力模块作为一个复合函数产生的结果对比 ?
紫色圆点代表“编码器1”中的神经网络层，“编码器1”是一个用以理解和解释输入句子（此处指的是英文）的网络；蓝色点代表“解码器2”中的层，其工作是将这种理解转换成另一种语言（此处指的是德语）表示的句子；而彩色的线代表层之间的注意连接...这些数字被称为生成力（fertilities）; 它们代表了每个单词在输出句子中所占有的空间。所以如果一个单词的生成力是2，那么这意味着模型决定在输出中分配两个单词来对其进行翻译。 ?...如果没有像这样的计划（称为潜变量），并行解码器的任务就像一个翻译小组一样，每个译者都必须提供一个输出翻译的单词，但是不能提前告诉对方他们准备说什么。...表1：五个流行数据集的非自回归翻译模型的结果 标有“NAT”的行显示了我们模型的性能，没有我们称之为微调的额外训练步骤；“NAT-FT”则包括这些步骤。...下面以罗马尼亚语-英语的示例显示“噪音并行解码”过程： ? 图4：噪声并行解码的例子 首先，编码器在输出句子中产生几个可能的计划，如中间所示，用于输出语句中的空间分配。
紫色圆点代表“编码器1”中的神经网络层，“编码器1”是其工作是理解和解释输入句子（这里是英文）的网络;蓝色点代表“解码器2”中的层，其工作是将这种理解转换成另一种语言（这里是德语）的句子;而彩色的线代表层之间的注意力连接...这些数字被称为派生;他们代表了每个单词在输出句子中要求多少空间。所以如果一个字的派生是2，那么这意味着模型决定在输出中分配两个单词来翻译它。...如果没有像这样的计划（称为潜在变量），并行解码器的任务就像一组翻译器，每个翻译器都必须提供一个输出翻译的单词，但是不能提前告诉对方他们准备说什么。...标有“NAT”的行显示了我们模型的性能，没有我们称之为微调的额外训练步骤; “NAT-FT”包括这些步骤。 “NPD”是指嘈杂的并行解码，这意味着并行地尝试几个不同的派生计划，然后选择最好的一个。...下面以罗马尼亚语为英语的示例显示“噪音并行解码”过程： [图片] 图4：噪声并行解码的例子。首先，编码器在输出句子中产生几个可能的计划，如中间所示，用于分配空间。
第一个阶段称为触发分类，在该阶段中，使用DMCNN对句子中的每个单词进行分类，以识别触发词。如果一个句子有触发器，则进行第二阶段，该阶段应用类似的DMCNN将元素分配给触发器，并对齐元素的角色。...表2显示了数据集中包含多个事件或单个事件的句子的比例，以及在一个句子中包含一个事件或多个事件的元素的比例。图片下表是DMCNN和CNN还有embedding+T的对比。...在EE中，对于句子中的每个标记wi，需要预测它的事件子类型（如果有的话）。...如果wi是某些感兴趣的事件的触发词，那么需要预测每个实体提到的ej在该事件中扮演的角色（如果有的话）整个模型分为两个阶段：编码阶段和预测阶段（1）编码阶段应用循环神经网络诱导句子更抽象的向量（2）预测阶段使用新的向量执行事件触发和元素角色识别编码阶段...每一组分类器都分离了一个角色，以确定所有播放它的元素的跨度（每个跨度包括一个开始和一个结束）。
本文的工作旨在促进更好地理解文档级简化中的句子删除。因为句子的删除除了句子中的内容外，还部分地由上下文，话语级信息驱动。...生成的数据集是用于简化句子对齐的最大手动注释数据集之一。下图1显示了原始文章中的3句段落，与小学版本一致。 ? 原始文章中不能与较低阅读水平的任何句子相匹配的句子被认为已删除。...摘要修辞结构理论(RST) 摘要修辞结构理论(RST)从基本的语篇单元(基本的独立子句)出发，描述了语篇树中篇章跨度之间的关系，RST被认为在相关的应用中是有用的。...被删除的句子在话语树中所处的位置明显低于被保留的句子。由于显著性句子更倾向于位于语篇树的根附近，这表明显著性在决定一个句子是否应该被删除时起着一定的作用。 核。...我们还使用句子的位置，因为文章后面出现的句子更有可能被删除。
训练方法是通过预测随机隐藏（Mask）的一部分输入符号（token）或者对输入的下一个句子进行分类，判断下一个句子是否真的属于给定语料里真实的跟随句子。...层的跨度表征 ? 。 ? （图2-1. BERT第1、2、11、12层跨度计算的二维t-SNE图） ? （图2-2....BERT不同层的跨度表征聚类图） 图2-1是利用t-SNE对跨度表征可视化的结果，t-SNE是一个用于可视化高维数据的非线性降维算法，我们可以观察到BERT在低层网络捕捉了短语级别的结构信息，然后随着网络层数的加大...作者使用十个句子级别的探测任务，这些探测任务被分为三组： 1）表层任务：句子长度（SentLen）探测，单词在句子中存在探测（WC）； 2）句法层任务：词序敏感性（BShift），句法树深度（TreeDepth...作者假设，对于一个给定的角色设计，如果一个TPDN模型能够很好地被训练去估计一个神经网络学到的表征，那么这个角色设计就很可能能够确定这个神经网络模型学到的组合性特征。
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